如何在定义掩码为真时更改特定的列值？

'TEAM1'，
'TEAM2'，
'城市'，
'日期'。

我想要做的是在某些条件满足时（我使用mask定义）将'city'的值赋值为'dubai'。

这是我做的究竟是什么：

matches[((matches['team1']=='mi') & (matches['team2']=='rcb') & (matches['date']=='2014-04-19')),'city']='Dubai'

当所有上述条件满足我想在“城市”（现为空）来更改值“迪拜”

问题这产生了：

'系列' 的对象是可变的，因此它们不能被散列

我该怎么做？

来源

2016-12-29 Pankaj Mishra

使用'.loc'像'matches.loc [（（匹配[ 'TEAM1'] == 'MI'）及（匹配[ 'TEAM2'] == 'RCB'）及（匹配[”日期'] =='2014-04-19'）），'city'] ='迪拜' – Zero

谢谢先生@JohnGalt你能解释一下两者之间的区别吗？我感到困惑。谢谢各位 –

阅读关于[索引和选择数据]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html）在熊猫。访问方法'pd [ix]'和'pd。col'依赖于Numpy索引和Python属性，并且承载这些限制。熊猫特定的访问方法，如'.loc [ix，col]'是首选。 – FTP

括号（[]）表示法访问python对象的__getitem__方法（如果它有一个定义的方法）。对于pd.DataFrame对象时，可以通过托架df[array_like_object]传递状物体的阵列，它会做几件事情之一

可能性1

# returns a copy of df with columns ['col1', 'col2'] 
df[['col1', 'col2']]

可能性2

# returns a slice of which rows have corresponding trues in the mask 
df[boolean_mask]

跳过其他的可能性

你已经有了一个boolean_mask

((matches['team1']=='mi') & 
(matches['team2']=='rcb') & 
(matches['date']=='2014-04-19'))

而一个column

'city'

在这种情况下，它是完美的loc可以处理正是
Per @JohnGalt

matches.loc[ 
    ((matches['team1']=='mi') & 
    (matches['team2']=='rcb') & 
    (matches['date']=='2014-04-19')), 
    'city' 
] = 'Dubai'

来源

2016-12-29 19:02:28 piRSquared

如何在定义掩码为真时更改特定的列值？

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